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      機器學習極簡入門

      機器學習極簡入門

      李燁 · 微軟資深算法工程師

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      詳情
      目錄(42)

      首先,我們來看下當前機器學習領域招聘市場行情。

      上面圖例中所有帶有“算法”、“人工智能”、“數據挖掘”、“NLP”字樣的職位,都需要掌握機器學習相關知識。

      在產品和服務中應用機器學習模型,已經逐步成為互聯網行業的通行方法。甚至很多傳統軟件企業,也開始嘗試應用機器學習。說得更直接些,人工智能正處在炙手可熱的風口浪尖上,作為程序員不會機器學習都不好意思去找工作。

      很多技術開發者迫切希望快速進入人工智能領域從事工程或者算法等相關工作,這也是我們推出這個專欄的初衷。

      這個專欄講了什么

      本專欄針對機器學習初學者,從機器學習、深度學習最基本的原理及學習意義入手,以模型為驅動,帶領大家吃透幾個最經典的機器學習模型——學習這些模型的原理、數學推導、訓練過程和優化方法。

      本專欄為每個模型提供了極小數據量的“極簡版”實例,方便讀者從直觀上了解模型的運行原理。借助這些例子,大家可以將自己變身為“人肉計算機”,通過口算/筆算每一步的推導,模擬算法全過程,進而徹底理解每個模型的運作方式。

      此外,本專欄還介紹了構建數據集、特征選擇、調參、驗證模型的方法,以及如何同步進行編程語言學習。幫助你掌握進行機器學習產品開發的基本能力。

      你將收獲什么

      • AI 技術崗位求職知識儲備

        在面試中被要求從頭解釋某一個機器學習模型的運行原理、推導過程和優化方法,是目前非常常見的一種測試方法。如果能學會專欄中的經典模型,你將足以挑戰這些面試題。

      • 觸類旁通各大模型與算法

        要想理解模型的真正含義,需要以若干具體模型為載體,從問題發源,再到解決方案的數學抽象以及后續求解的全過程,這也就是本專欄以模型為驅動的出發點。

      • 極簡版實例體驗實際應用

        本專欄不僅以原理為核心,而且也介紹了:劃分數據集、從源數據中提取特征、模型訓練過程、模型的測試和評估等方法和工具。

      • 配套數據 + 代碼快速實操上手

        專欄中各個實例的 Python 代碼及相應數據,均可供大家下載、運行、改寫、參考。

      專欄大綱

      整個專欄以經典模型為驅動,講述每一個模型所解決的問題域、模型原理和數學推導過程。作為專欄的主體,第三部分和第四部分講解的每個模型,都附有實例和相應的 Python 代碼。每個例子的數據量都非常小——這樣設計就是為了讓讀者可以用人腦模擬計算機,根據剛剛學到的模型算法對這些極小量數據進行“模擬訓練/預測”,以此來加深對模型的理解。本專欄分為六大部分,共計 42 篇文章。

      第一部分:緒論

      • 授人以魚不如授人以漁。本部分從意義和作用出發,給出相應的學習方法和與理論配套的編程練習。

      第二部分:基本原理

      • 深諳其理,才能靈活應變。本部分帶大家了解什么是機器學習、機器如何自己學習,以及機器學習三要素:數據、模型、算法之間的關系。

      • 模型是機器學習的核心,那么模型是怎么得到的呢?本部分也將講解模型的獲取(訓練)和評價(驗證/測試)過程,相應數據集合的劃分以及具體的評價指標。

      • 這部分知識和后面講述的具體模型結合起來,就可以實踐了!

      第三部分:有監督學習 I

      • 抓住關鍵,個個擊破。本部分重在詳細講解有監督學習中經典的線性回歸、樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹模型。這幾個模型不僅基礎、經典、常用,而且數學工具特別簡單。

      第四部分:有監督學習 II

      • 百尺竿頭,更上一層樓。本部分主要講述支持向量機、支持向量回歸、隱馬爾可夫和條件隨機場模型,從支持向量機開始,數學工具的需求較之前上了一個臺階,難度明顯加大。

      第五部分:無監督學習

      • 無須標注,方便運行。本部分重在講解無監督學習中的聚類、高斯混合及主成分分析等模型。訓練數據無須標注,方便在各種數據上隨時進行嘗試,是這些模型的特征。在現實中,經常用來作為有監督的輔助手段。

      第六部分:從機器學習到深度學習

      • 超越自我,實現蛻變。本部分重在講解深度學習基本原理、深度學習與機器學習的關聯與銜接,以及深度學習目前的應用領域,為讀者下一步學習“深度學習”奠定基礎。

      作者介紹

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      適宜人群

      • 機器學習初學者;
      • 理科在校學生;
      • 有一定編碼經驗,有意愿轉向 AI 領域的 IT 從業人員。

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